package com.dexter.year2023.charpter3_array.level1.topic1_3数组合并;

/**
 * LeetCode 88. 合并两个有序数组
 * <p>
 * 给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n ，分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。
 * 请你 合并 nums2 到 nums1 中，使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。
 * 注意：最终，合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组 nums1 中。为了应对这种情况，nums1 的初始长度为 m + n，其中前 m 个元素表示应合并的元素，后 n 个元素为 0 ，应忽略。nums2 的长度为 n 。
 * <p>
 * 示例 1：
 * 输入：nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
 * 输出：[1,2,2,3,5,6]
 * 解释：需要合并 [1,2,3] 和 [2,5,6] 。
 * 合并结果是 [1,2,2,3,5,6] ，其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。
 * 示例 2：
 * 输入：nums1 = [1], m = 1, nums2 = [], n = 0
 * 输出：[1]
 * 解释：需要合并 [1] 和 [] 。
 * 合并结果是 [1] 。
 * 示例 3：
 * 输入：nums1 = [0], m = 0, nums2 = [1], n = 1
 * 输出：[1]
 * 解释：需要合并的数组是 [] 和 [1] 。
 * 合并结果是 [1] 。
 * 注意，因为 m = 0 ，所以 nums1 中没有元素。nums1 中仅存的 0 仅仅是为了确保合并结果可以顺利存放到 nums1 中。
 * <p>
 * 提示：
 * nums1.length == m + n
 * nums2.length == n
 * 0 <= m, n <= 200
 * 1 <= m + n <= 200
 * -109 <= nums1[i], nums2[j] <= 109
 * <p>
 * 进阶：你可以设计实现一个时间复杂度为 O(m + n) 的算法解决此问题吗？
 *
 * @author Dexter
 */
public class Merge {
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums1 = {1, 2, 3, 0, 0, 0};
        int m = 3;
        int[] nums2 = {2, 5, 6};
        int n = 3;

//        int[] nums1 = {1};
//        int m = 1;
//        int[] nums2 = {};
//        int n = 0;

//        int[] nums1 = {0};
//        int m = 0;
//        int[] nums2 = {1};
//        int n = 1;
        int testMethod = 2;
        switch (testMethod) {
            case 1:
                merge(nums1, m, nums2, n);
                break;
            case 2:
                merge2(nums1, m, nums2, n);
                break;
            default:
                System.out.println("测试方法超出范围");
                break;
        }
        for (int i = 0; i < nums1.length; i++) {
            System.out.print(nums1[i] + " ");
        }
    }

    /**
     * 要求：合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组 nums1 中
     * <p>
     * 如果从前向后插入，nums1中元素要移动多次，代价较高
     * 可以倒着比较nums1和nums2
     *
     * @param nums1
     * @param m
     * @param nums2
     * @param n
     */
    public static void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
        // 合并后的最大索引
        int i = m + n - 1;
        // 遍历num1和nums2的停止位置
        int len1 = m - 1, len2 = n - 1;
        // 开始比较
        while (len1 >= 0 && len2 >= 0) {
            if (nums1[len1] <= nums2[len2]) {
                nums1[i--] = nums2[len2--];
            } else if (nums1[len1] > nums2[len2]) {
                nums1[i--] = nums1[len1--];
            }
        }
        // 合并经常会出现有一方剩余
        while (len2 != -1) {
            nums1[i--] = nums2[len2--];
        }
        while (len1 != -1) {
            nums1[i--] = nums1[len1--];
        }
    }

    /**
     * merge的进阶版
     *
     * @param nums1
     * @param m
     * @param nums2
     * @param n
     */
    public static void merge2(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
        // 合并后的最大索引
        int i = m + n - 1;
        // 遍历num1和nums2的停止位置
        int len1 = m - 1, len2 = n - 1;
        // 开始比较
        while (len1 >= 0 && len2 >= 0) {
            nums1[i--] = nums1[len1] <= nums2[len2] ? nums2[len2--] : nums1[len1--];
        }
        // 合并经常会出现有一方剩余：nums1剩余就是自己，所以只需要考虑num2还剩不剩
        while (len2 >= 0) {
            nums1[i--] = nums2[len2--];
        }
    }
}
